Variabilidade local e regional da evapotranspiração estimada pelo algoritmo SEBAL

Em face da importância em conhecer a evapotranspiração (ET) para uso racional da água na irrigação no contexto atual de escassez desse recurso, algoritmos de estimativa da ET a nível regional foram desenvolvidos utilizando-se de ferramentas de sensoriamento remoto. Este estudo objetivou aplicar o algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for Land) em três imagens do satélite Landsat 5, do segundo semestre de 2006. As imagens correspondem a áreas irrigadas, floresta nativa densa e a Caatinga do Estado do Ceará (Baixo Acaraú, Chapada do Apodi e Chapada do Araripe). Este algoritmo calcula a evapotranspiração horária a partir do fluxo de calor latente, estimado como resíduo do balanço de energia na superfície. Os valores de ET obtidos nas três regiões foram superiores a 0,60 mm h-1 nas áreas irrigadas ou de vegetação nativa densa. As áreas de vegetação nativa menos densa apresentaram taxa da ET horária de 0,35 a 0,60 mm h-1, e valores quase nulos em áreas degradadas. A análise das médias de evapotranspiração horária pelo teste de Tukey a 5% de probabilidade permitiu evidenciar uma variabilidade significativa local, bem como regional no Estado do Ceará.

Mapeamento das áreas de cana-de-açúcar na região norte fluminense - RJ por uso de técnicas de sensoriamento remoto

Este trabalho teve por objetivo avaliar a dinâmica da ocupação do uso do solo cultivado com a cultura da cana-de-açúcar nos seis principais municípios produtores da região Norte Fluminense - RJ, entre o período de 1984 a 2007. Foram utilizadas 18 imagens do sensor TM-Landsat, técnicas de interpretação visual e de Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME), para gerar mapas temáticos das áreas ocupadas com a cultura. Com base nesses mapas, foi possível analisar a espacialização das áreas de cana e quantificá-las em cada município. Dos resultados obtidos, pode-se concluir que, entre os anos de 2004 a 2007, ocorreu um decremento total na área ocupada com a cultura, em 43.308,33 ha. A partir do ano de 2000 até 2007, houve um incremento de 24.422,72 ha, principalmente nos municípios de Campos dos Goytacazes, São Francisco de Itabapoana e Cardoso Moreira. Os resultados indicam que o uso do MLME permitiu um mapeamento mais exato das áreas ocupadas com cana-de-açúcar.

Utilização da técnica por componentes principais (acp) e fator de iluminação, no mapeamento da cultura do café em relevo montanhoso

O objetivo deste trabalho foi avaliar as informações obtidas das imagens do satélite Landsat/TM5, utilizando técnicas de Análise por Componentes Principais (ACP) e Fator de Iluminação oriundo de um Modelo de Elevação do Terreno, calculado a partir de imagens ASTER, no mapeamento de áreas de café em terreno montanhoso. As imagens utilizadas (três) foram corrigidas para o efeito da atmosfera e cobriram, temporalmente, o ciclo da cultura. Foram calculadas as componentes principais e escolhidas as duas primeiras, as quais possuíam 94% das informações, para a definição das amostras. As amostras resultantes da ACP foram utilizadas na classificação supervisionada cujo resultado foi comparado com uma classificação convencional e uma classificação multitemporal convencional. A acurácia das classificações foi realizada por meio do cálculo da Exatidão Global e do Coeficiente Kappa, tendo como base uma máscara da área cafeeira da região. Os resultados mostraram que a técnica de ACP foi efetiva no estabelecimento de classes de iluminação, assim como na escolha das amostras, apesar de estas não terem representado a área efetivamente classificada. Em função disto, as classificações foram mais acuradas, principalmente aquela que considerou todos os pixels de cada imagem classificada individualmente pelo método da ACP, confirmando a importância do aspecto multitemporabilidade .

Determination of management zones from normalized and standardized equivalent produtivity maps in the soybean culture

Through the site-specific management, the precision agriculture brings new techniques for the agricultural sector, as well as a larger detailing of the used methods and increase of the global efficiency of the system. The objective of this work was to analyze two techniques for definition of management zones using soybean yield maps, in a productive area handled with localized fertilization and other with conventional fertilization. The sampling area has 1.74 ha, with 128 plots with site-specific fertilization and 128 plots with conventional fertilization. The productivity data were normalized by two techniques (normalized and standardized equivalent productivity), being later classified in management zones. It can be concluded that the two methods of management zones definition had revealed to be efficient, presenting similarities in the data disposal. Due to the fact that the equivalent standardized productivity uses standard score, it contemplates a better statistics justification.

Comparison measures of maps generated by geostatistical methods

This study uses several measures derived from the error matrix for comparing two thematic maps generated with the same sample set. The reference map was generated with all the sample elements and the map set as the model was generated without the two points detected as influential by the analysis of local influence diagnostics. The data analyzed refer to the wheat productivity in an agricultural area of 13.55 ha considering a sampling grid of 50 x 50 m comprising 50 georeferenced sample elements. The comparison measures derived from the error matrix indicated that despite some similarity on the maps, they are different. The difference between the estimated production by the reference map and the actual production was of 350 kilograms. The same difference calculated with the mode map was of 50 kilograms, indicating that the study of influential points is of fundamental importance to obtain a more reliable estimative and use of measures obtained from the error matrix is a good option to make comparisons between thematic maps.

Rainfall erosivity for the State of Rio de Janeiro estimated by artificial neural network

The Artificial Neural Networks (ANNs) are mathematical models method capable of estimating non-linear response plans. The advantage of these models is to present different responses of the statistical models. Thus, the objective of this study was to develop and to test ANNs for estimating rainfall erosivity index (EI30) as a function of the geographical location for the state of Rio de Janeiro, Brazil and generating a thematic visualization map. The characteristics of latitude, longitude e altitude using ANNs were acceptable to estimating EI30 and allowing visualization of the space variability of EI30. Thus, ANN is a potential option for the estimate of climatic variables in substitution to the traditional methods of interpolation.

Classificação espectral de área plantada com a cultura da cana-de-açúcar por meio da árvore de decisão

O objetivo deste trabalho foi testar o classificador "árvore de decisão", em dados provenientes de sensores orbitais, para identificar área plantada com cana-de-açúcar, em diferentes épocas de plantio na Fazenda Boa Fé, localizada no Triângulo Mineiro, mais especificamente no município de Conquista, Minas Gerais. Acoplaram-se técnicas de Sensoriamento Remoto (SR) em um módulo de Sistema de Informação Geográfica (SIG), permitindo uma análise temporal do uso e ocupação do solo, especialmente com vistas a identificar e a monitorar as áreas agrícolas. Com base no cálculo do viés médio (VM), o presente estudo mostrou que, em áreas de cana-de-açúcar, onde a irrigação é frequente e ocorrem chuvas significativas que antecedem a passagem do satélite Landsat-5, os valores foram ligeiramente subestimados, com valor deste indicador de -0,13 ha. Foi verificado, também, que os valores de NDVI mais altos proporcionaram uma leve superestimativa dos resultados, com valores de viés médio variando de 0,04 a 0,23 ha. Conforme os resultados, o classificador árvore de decisão apresentou um grande potencial para o mapeamento das áreas cultivadas com cana-de-açúcar.

Spatial variability of yield and other parameters associated with pear trees

In the last few years, precision agriculture has become commonly used with many crops, particularly cereals, and there is also interest in precision horticulture. Pear is a seasonal fruit and well appreciated by Brazilian people, although it is mostly imported. Brazilian farmers are nowadays trying to increase pear production. Thus, this research aimed at mapping the yield of pear trees in order to study the spatial variability of yield as well as its comparison with spatial variability of soil and plant attributes. The experimental field had 146 pear trees, variety 'Pêra d'água', distributed on a 1.24 ha. Four harvests were performed according to the fruit ripening and from each tree; only the ripe fruits were harvested. In each harvest, all the fruits were weighed and the total yield was obtained based on the sum of each harvest. The soil attributes analyzed were P, K, Ca, Mg, pH in CaCl2, C, Cu, Zn, Fe, Mn and base saturation, and the plant attributes were fruit length, diameter and yield. Yield had low correlation with soil and plant attributes. An index of spatial variability was suggested in this study and helped in classifying levels of spatial dependence of the various soil and plant attributes: very low (fruit length); low (P, fruit diameter), medium (Mg, pH, Cu, Zn, Fe), high (Ca, K, base saturation and yield), and very high (Mn and C).

Comparison of maps of spatial variability of soil resistance to penetration constructed with and without covariables using a spatial linear model

A study about the spatial variability of data of soil resistance to penetration (RSP) was conducted at layers 0.0-0.1 m, 0.1-0.2 m and 0.2-0.3 m depth, using the statistical methods in univariate forms, i.e., using traditional geostatistics, forming thematic maps by ordinary kriging for each layer of the study. It was analyzed the RSP in layer 0.2-0.3 m depth through a spatial linear model (SLM), which considered the layers 0.0-0.1 m and 0.1-0.2 m in depth as covariable, obtaining an estimation model and a thematic map by universal kriging. The thematic maps of the RSP at layer 0.2-0.3 m depth, constructed by both methods, were compared using measures of accuracy obtained from the construction of the matrix of errors and confusion matrix. There are similarities between the thematic maps. All maps showed that the RSP is higher in the north region.

Detection of soybean planted areas through orbital images based on culture spectral dynamics

The soybean is important to the economy of Brazil, so the estimation of the planted area and the production with higher antecedence and reliability becomes essential. Techniques related to Remote Sensing may help to obtain this information at lower cost and less subjectivity in relation to traditional surveys. The aim of this study is to estimate the planted area with soybean culture in the crop of 2008/2009 in cities in the west of the state of Paraná, in Brazil, based on the spectral dynamics of the culture and through the use of the specific system of analysis for images of Landsat 5/TM satellite. The obtained results were satisfactory, because the classification supervised by Maximum Verisimilitude - MaxVer along with the techniques of the specific system of analysis for satellite images has allowed an estimate of soybean planted area (soybean mask), obtaining values ​​of the metrics of Global Accuracy with an average of 79.05% and Kappa Index over 63.50% in all cities. The monitoring of a reference area was of great importance for determining the vegetative phase in which the culture is more different from the other targets, facilitating the choice of training samples (ROIs) and avoiding misclassifications.

Analysis of land use and occupancy in permanent preservation areas according to the hydrography of Ribeirão Água Fria - Bofete, SP - Brazil

The use conflicts are determined by the inadequate occupations of the soil, as it is the case of soil occupation inside of permanent preservation areas. This study aimed to determine the classes of the soil use and if there are conflicts inside of permanent preservation areas along the drainage network of the Água Fria Stream watershed, located in Bofete city - São Paulo, Brazil. It locates geographically between the coordinates: 48°09'30" to 48°18'30" longitude WGr., 22°58'30" to 23°04'30" latitude S, with an area of 15242.84 ha. The map of soil use was elaborated through the interpretation directly in the computer screen of satellite digital image. In the orbital data, the study area is inserted in the quadrant A, of image TM/Landsat - 5, orbit 220, point 76, passage 9/8th/2007. The Geographical Information System used was CartaLinx. The conflict areas of the watershed were obtained from the crossing between the maps of soil use and of PPAs. The results allowed the conclusion that more than half of the area (51.09%) is occupied by pastures, reflex of sandy soils and low fertility. It was also verified that although almost half of the watershed is covered with some type of vegetation (48.78% of natural forest /reforestation), it has approximately a third of permanent preservation areas used inappropriately by pastures (88.15%), reforestation (10.42%) and exposed soil (1.43%), totaling 343.07ha of conflicting areas, in a total of 993.26 ha of PPAs.

Georeferenced database generation with the purpose of hydrologic molding in reservoirs of the hydrographic basin of Jaguaribe river in the state of Ceará, Brazil

The edafoclimatic conditions of the Brazilian semiarid region favor the water loss by surface runoff. The state of Ceará, almost completely covered by semiarid, has developed public policies for the construction of dams in order to attend the varied water demand. Several hydrological models were developed to support decisive processes in the complex management of reservoirs. This study aimed to establish a methodology for obtaining a georeferenced database suitable for use as input data in hydrological modeling in the semiarid of Ceará. It was used images of Landsat satellite and SRTM Mission, and soil maps of the state of Ceará. The Landsat images allowed the determination of the land cover and the SRTM Mission images, the automatic delineation of hydrographic basins. The soil type was obtained through the soil map. The database was obtained for Jaguaribe River hydrographic basin, in the state of Ceará, and is applicable to hydrological modeling based on the Curve Number method for estimating the surface runoff.

Estimativa da batimetria do açude do Saco-PE com auxílio de dados orbitais

A batimetria de um corpo d'água pode ser medida em campo, a partir de sondas batimétricas; no entanto, é um processo oneroso e que demanda tempo. Com isso, o objetivo principal deste estudo foi ajustar modelos de estimativa de batimetria de um lago a partir de dados orbitais. O trabalho foi realizado no açude do Saco, localizado na bacia hidrográfica do Rio Pajeú, na cidade de Serra Talhada - PE. Foram ajustados modelos de regressão entre os valores batimétricos, coletados com auxílio de uma sonda, as bandas espectrais verde e infravermelho próximo do satélite Landsat 5 TM e o índice da diferença normalizada da água. A avaliação dos modelos ajustados foi realizada pela análise do coeficiente de determinação, do erro quadrado médio e da eficiência do modelo. A batimetria do açude variou entre 0,3 e 10 metros de profundidade. Os melhores ajustes foram encontrados com a utilização dos modelos potencial e exponencial, com valores de coeficiente de determinação superiores a 0,46 e de eficiência do modelo próximos da unidade. Pode-se concluir que os modelos de batimetria, ajustados a partir de dados de sensoriamento remoto, estimaram com satisfatória exatidão os valores de batimetria do açude do Saco, principalmente nas partes mais rasas do lago.

Physical properties of soils and soybean yields after planting cover crops

Cover crops are important for improving soil quality. However, soil properties usually have some spatial dependence. Thus, this study aimed to evaluate the effect of winter cover crops on physical properties of soil and soybean yields using thematic maps. Five winter treatments were used: black oats; intercropping 1 (forage turnips and black oats); intercropping 2 (forage turnips, black oats and common vetch); wheat; and control. Macroporosity, microporosity, total porosity, bulk density and water content of the soil from 0 - 0.1 m depths were evaluated after the winter cover crop management. Soybeans were sown over the entire area in the summer after the winter cover crop management, and the soybean yield was determined for each treatment. Maps for each treatment were created and compared to the control treatment using the relative deviation coefficient (RDC). The cover crops improved the total macroporosity of the soil in some regions of the study area. The black oats were more efficient at maintaining higher water content of the soil, and it can be used to decrease the bulk density.

Mapeamento multitemporal da cobertura de terra, por meio de árvore de decisão, na bacia hidrográfica do rio Marombas-SC

RESUMO O conhecimento sobre a cobertura da terra é fundamental como informação para o planejamento e o estudo dos efeitos da substituição de paisagens naturais por paisagens antropizadas. Este estudo objetivou analisar a dinâmica da cobertura da terra entre os anos de 1989 e 2011, na bacia hidrográfica do rio Marombas (SC), empregando o classificador árvore de decisão (AD). Foram utilizadas bandas espectrais do satélite Landsat 5, índices de vegetação e atributos de terreno extraídos do modelo digital de elevação. Esses dados foram utilizados como atributos de classificação da cobertura da terra, nos anos de 1989, 1991, 1993, 1997, 2001, 2004 e 2011. A qualidade do classificador AD foi avaliada por um conjunto de 500 pontos aleatórios e independentes, gerados para cada ano, o que permitiu calcular os parâmetros índice Kappa e exatidão global a partir das matrizes de confusão. O algoritmo AD obteve desempenho médio próximo a 83% para o índice Kappa e exatidão global média de 86%. Esses valores permitem considerar a classificação como excelente, o que permitiu uma associação segura entre a influência antrópica e a dinâmica da cobertura da terra na bacia hidrográfica estudada. Foi diagnosticado o aumento das atividades agrícolas e silvicultoras em detrimento das coberturas naturais, além de uma fragmentação dos corredores ecológicos da Floresta Ombrófila Mista, no intervalo analisado de 22 anos.